전문가 분석…“5년 이내 전기차·일반차 가격 대등”
AI로 배터리 제조 및 연구개발 속도 빨라져
AI로 배터리 구성 신소재 제형 탐사 및 실험 속도 향상

(사진=셔터스톡).
(사진=셔터스톡).

전기자동차의 핵심인 배터리 제조과정에서 AI 역할이 증가하고 있다. 월스트리트저널(WSJ)은 3일(현지시간) AI가 어떻게 전기자동차 배터리를 더 성능 좋고 효율적으로 만드는 지에 대해 집중 조명했다.

전문가들은 향후 5년 내에 전기자동차(EV)와 일반 자동차 가격이 대등해질 것으로 분석하고 있다. 전통적인 연소 엔진이 아닌 충전 방식으로 움직이는 배터리는 EV 비용의 25%를 차지한다. EV 배터리 연구자들은 AI로 배터리를 구성하는 신소재 제형 탐사 및 실험 속도를 높일 수 있다고 입을 모은다. 기존 몇 년이 걸렸을 연구 성과는 이제 몇 주 만에 나타난다. AI를 활용한 EV 배터리 연구개발이 전례 없는 속도로 진보하고 있는 것이다.

시카고 소재 조지 크랩트리 에너지저장공동연구센터장은 “머신러닝은 인간이 직관력과 경험을 바탕으로 운영해 오던 관습을 갈아치우고 효율적으로 배터리를 연구할 수 있도록 도와주고 있다”고 말했다.

특히 AI는 빠른 충전 시간과 장기간 수명을 요하는 배터리를 제조하는 과정에서 연구자들이 단점을 빠르게 파악할 수 있도록 해준다. 대니엘 코리 GM엔지니어링그룹 매니저는 “수명이 연장되는 동시에 강력 충전하는 EV 배터리는 AI 없이 만들 수 없다”고 단언한다.

AI는 크게 네 가지 단계에서 EV 배터리 생산에 도움을 준다.

1. 애노드(음극) : 리튬 저장은 물론 배터리가 방전될 시 전자 하나를 뺀 리튬 이온을 방출한다. 이같은 분리 기능은 리튬 이온을 통과시키고 이 과정에서 전자는 전류를 생성한다. 이때 AI는 연구자들이 양극의 용량을 증가시킬 수 있는 합성 유기 화합물을 식별하도록 도와준다.

2. 캐소드(양극) : 배터리가 충전되면 리튬 이온과 전자는 각자의 경로를 통해 양극으로 다시 이동한다. 연구원들은 AI를 활용해 기존 중금속(코발트) 대신 요오드 기반의 대체물질을 개발한다. 코발트는 리튬이온 배터리를 만들 때 사용돼왔다.

3. 전해질 : 전해질(전해액)은 소금과 용제를 혼합한 물질이다. 리튬이온이 용이하게 이동하도록 해준다. AI는 연구진을 도와 이 과정에서 강력한 전압을 구분한다.

4. 재충전 : 일반적으로 재충전을 할 때에는 분리기를 손상시키거나 배터리 수명 단축, 또는 화재 발생 가능성이 있다. AI는 연구자들이 충전 속도를 포함해 충전 전류, 충전 주파수, 배터리 수명을 균형 있게 조정하고 단점을 찾도록 돕는다.

IBM은 AI를 이용해 브라인(염분을 다량으로 함유한 물)에서 조달할 수 있는 요오드 기반 물질을 사용하는 방법을 발견했다. 리튬 이온 배터리보다 저렴한 비용으로 생산할 수 있는 방법을 찾은 것이다.

테슬라와 포드 자동차 배터리를 만드는 파나소닉의 나쿠라 겐스케 에너지기술센터 총괄 매니저는 머신러닝이 배터리 제조과정에서 충전과 방전을 거듭하는 실험 횟수를 크게 줄였다고 말했다. 나쿠라는 “과거에는 3년 정도 검토가 필요했던 작업이 가장 빠른 경우 약 6개월로 단축됐다”고 설명했다.

이스라엘에 본사를 둔 배터리 제조사인 스토어닷 연구원들은 차량 모델에 따라 몇 시간이 걸릴 수 있는 전기 자동차 충전 시간을 단축하는 배터리를 개발하기 위해 AI를 이용하고 있다. BP, 다임러, TDK, 삼성 등과 파트너십을 체결한 이 회사는 지난해 단 5분 만에 충전하는 이륜차 배터리를 시연했다. 스토어닷은 오는 2022년 4륜 전기 자동차에서 이 배터리를 탑재하기 위해 박차를 가하고 있다.

스탠퍼드와 MIT, 도요타연구소는 합동으로 AI를 적용해 배터리 수명을 극대화하기 위한 실험도 진행 중이다. 이들은 최대 10분 안에 EV 배터리를 충전할 수 있는 방법을 연구하고 있다. 이들은 훈련된 알고리즘으로 16일 동안 224명의 후보 배터리 중 최고의 충전 프로토콜을 식별하는 데 성공했다. 전통적인 방식으로는 500일이 걸리는 작업이다.

연구결과는 올해 네이처지가 싣기도 했다. 연구팀을 이끄는 윌리엄 추 스탠퍼드대 소재공학부 부교수는 “우리 연구 핵심은 AI를 활용해 얼마만큼 개발 주기를 효율적으로 앞당길 수 있는지에 관한 것”이라고 말했다.

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